AI内生网络时代，测试测量厂商如何蜕变？

在通信技术向“AI内生网络”与“全域智能融合”跃迁的进程中，测试测量领域正面临一场根本性的范式变革。测试对象从过去确定性的协议与硬件，转变为不确定、自适应的智能系统行为。这迫使测试工具的价值定位，必须从传统的“验证合规性”升维至“保障智能系统性能与可靠性”。

面对这一颠覆性挑战，测试厂商如何重塑自身能力？近日，与非网特邀MVG研发部门副总裁Lars Jacob Foged做客《年度回顾展望》专题访谈，就智能时代下的测试新挑战、新方法及产业角色演变展开深度对话。

图 | MVG研发部门副总裁Lars Jacob Foged

智能通信网络崛起，传统确定性测试 “失效” 了？

具备AI自优化、自决策能力的通信网络与设备，其行为复杂且持续演化。这是否意味着传统的确定性测试用例已然失效？

Lars Jacob Foged指出，传统测试用例仍是基础验证不可或缺的一环，但其局限在于无法全面覆盖智能系统动态演化及潜在“涌现行为”所带来的复杂性。为此，MVG正构建一种持续、闭环的动态验证环境。

“在这种环境中，被测设备不仅被动响应外部刺激，还会主动影响测试场景。” Lars Jacob Foged解释道。这意味着测试情境能够随着设备的自主决策而实时演变。为支撑这一模式，MVG正在开发更灵活、可重构的新型测试设备，以适应自适应测试的需求。

与此同时，数字孪生技术成为关键使能。通过对无线传播环境与典型使用场景进行高保真建模，MVG能够生成多样化、可适配且可重复的测试条件。在此基础上，系统能开展大规模压力测试与对抗式场景探索，从而对智能行为的效率、公平性、稳定性及鲁棒性进行全面评估。

通感算智一体，单次测试如何量化多维度性能耦合？

随着“通感算智一体”设备的发展，如何在单次测试中同步、精确地量化通信、感知、计算与决策等多个维度性能的耦合关系，成为巨大挑战。

Lars Jacob Foged坦言，要在单次测试中同时准确量化通信链路质量、环境感知精度、AI处理时延及最终决策准确度“极具挑战”。这些参数高度耦合，一个环节的性能衰减可能在系统内引发连锁反应，使传统分项测试难以定位根本原因。

因此，全面评估通常需要在闭环架构下进行多次测试，通过受控、加权地变化各项参数，分析其对系统整体性能的影响。这种高度关联性直接推动了跨域测试系统的需求。新系统必须能够关联射频条件、环境感知数据、计算时延与决策结果，并由此建立全新的综合性能指标，以反映端到端的系统整体行为，而非孤立地看待单一子系统。

空天地海多域测试，如何破解成本与时间失控难题？

测试“空天地海”等多域设备，涉及海量的频段、协议与场景组合，极易导致测试成本与时间失控。

Lars Jacob Foged强调，应对之道的核心在于，测试设备必须在动态范围、时序精度、场景逼真度等关键指标上持续领先于被测设备。最有效的方式是打造能够按需重构、并针对特定性能域优化的专用测试系统，而非追求一次性覆盖所有场景。

为降低成本与复杂度，MVG通过软件定义仪器与硬件资源虚拟化，实现测试资源在不同频段、协议与场景间的动态重构与共享。这最大化提升了硬件利用率，减少了冗余设备，并能快速适配客户的个性化配置。

此外，MVG正探索基于AI的自动化测试编排，通过智能算法将测试资源集中调度至最具价值的环节。借助这些能力，客户能够在可控的成本与时间内，实现测试效率与覆盖度的跨越式提升。

6G 时代，测试厂商的角色如何蜕变？

在6G、具身智能等研发最前沿，测试厂商的角色正在发生深刻转变。

Lars Jacob Foged表示，MVG与客户的合作关系正逐步从“设备供应商”转向“联合定义测试标准与方法的战略伙伴”。在前沿领域，MVG长期积极参与新测试标准、测量方法和验证框架的研究与制定。

依托在电磁测试、空口验证与系统级测量方面的深厚积累，MVG通常在客户研发早期便参与其中，共同定义超越现有标准的测试方案。这包括共同创造测试概念、确定关键性能指标，并将科研需求转化为可实施、可扩展的测试解决方案。这些合作有助于建立可复现的方法体系，从而降低研发风险，加速技术成熟。

虽然受保密协议限制无法透露具体合作细节，但Lars Jacob Foged分享了一个典型方向：MVG与产学研伙伴共同开展面向多频段、高度集成、多功能设备的新型OTA（空口）测试方法研究。“双方共同定义了测量指标、测试配置与验证流程，填补了现有标准覆盖不足的领域，使系统级性能表征在早期研发阶段即可实现可重复验证。”

如何让每一份测试数据，都转化为生产力？

测试智能系统产生的海量行为数据，其本身已成为优化系统性能的宝贵“燃料”。

Lars Jacob Foged认为，这些数据要发挥作用，前提是经过良好的结构化处理、关联与分析。随着AI系统复杂度攀升，测试数据正越来越多地用于性能调优、鲁棒性评估和设计取舍分析，其价值远超传统的通过/失败判定。

MVG坚守严格的数据原则：所有测试系统产生的数据均归客户所有，未经客户明确授权绝不越界使用。为赋能客户，MVG提供数据的可访问格式，方便客户内部团队进行深度挖掘。

此外，MVG还提供专业分析工具，并可根据客户需求提供工程服务，帮助从测试数据中提取可执行的洞察。这些分析能够直接支撑性能优化、场景优先级判断与设计改进，从而将测试环节从单纯的成本中心，转变为研发与验证流程中真正的价值创造节点。

结语

面对智能系统带来的测试范式颠覆，仅仅升级工具已不足够。它要求测试厂商深入技术前沿，与客户共同构建全新的验证方法论与生态系统。从动态对抗测试、跨域综合评估，到基于数据的深度优化，测试测量行业的价值内涵正在被重新定义。只有完成这场从“工具”到“伙伴”的升维，才能为智能时代的可靠创新筑牢基石。